大数据时代国家审计面临的机遇与挑战

关键词： 数据 档案

大数据时代国家审计面临的机遇与挑战（共8篇）

篇1：大数据时代国家审计面临的机遇与挑战

大数据时代国家审计面临的机遇与挑战

在信息迅猛发展的今天，现代社会已经进入了大数据和互联网+的时代，社会的各个方面均面临着巨大的变革。而国家审计作为国家治理不可缺乏的重要组成部分，强化审计信息化的建设和数据应用必然是今后一个时期的发展趋势。

一、大数据概述

（一）大数据时代背景

何为大数据呢？所谓大数据（Big Data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力以适应海量、高增长率和多样化的信息资产。而大数据的概念的提出主要来源于信息技术的发展。1966年摩尔定律的提出，为大数据现象的提出奠定了基础。2011 年 5 月，全球信息存储资讯领导者——易安信（EMC）正式提出了大数据的概念。

（二）大数据在国家审计中的重要地位

2012 年，国务院提出，我们应当全面提高电子政务服务能力，引导政府相关业务运用逐渐向云计算模式进行转变。为切实落实这一意见，预防电子政务体系建设过程中有可能出现的风险，审计署于同年发布《关于进一步推进审计信息化建设的指导意见》，引导审计部门研究并建立一系列审计评价指标体系，来对电子政务相关政策的落实情况进行评价。2015年9月，经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。《纲要》部署三方面主要任务。

一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。

此外，在信息技术的推动下，我国在经济、文化、医疗、政治等方面有了较快的发展，相关记录统计数据也同样快速增长，政府审计与国家的发展息息相关。而审计必须依托数据来进行。如果审计人员对信息技术一窍不通，那么审计工作将进入“进不了门，看不了帐”的尴尬境地。

在信息化时代和大数据背景下，政府的高度重视和信息技术的推动下，促使国家机关审计必须顺应时代的要求，重视审计的信息化建设。

二、大数据时代下审计信息化的机遇

（一）国家审计的目标与特点对信息化的要求

国家审计的目标就是推动国家经济的健康发展，实现国家“良治”，这是政府审计作为国家治理的“免疫系统”决定的。国家审计的法定性、独立性、强制性、权威性和综合性等特点，要求审计信息数据资料的选取更为广泛。

随着大数据时代的到来，国内掀起了一阵新的研究狂潮，大数据时代对会计、审计领域带来怎样的挑战，各方应当如何应对已成为新的议题。国内学术界针对大数据的研究很多，针对政府审计的研究也很多，但是关于大数据时代对政府审计带来怎样的挑战以及机遇对却并没有相关成熟的研究。

同时大数据时代的到来，也对电子政务的发展也相应地提出了更高更多的要求，审计对象内容全覆盖的新要求让国家审计也面临着来自审计主体、审计手段、审计风险等方面的挑战。

（二）大数据对审计信息化的机遇

1.推动了审计技术的变革

大数据中的“大”不仅仅表现为其数据量的庞大，同时其数据的搜集、存储、维护和共享等任务都极具挑战性。而审计数据的来源较为广泛，多线域，数据格式不一，存储方式不同。传统的数据管理技术已无法满足信息化庞大的数据，审计人员面对如此庞大的数据，急需解决大数据存储、分析以及运用的技术。因此大数据推动了国家审计的技术的变革，促进了政府审计的信息化建设进程。

2.丰富了政府审计的管理方式

云计算是一种新业务，主要负责将集群计算能力由互联网向内部、外部使用者提供服务，是传统信息领域和通信领域技术的进步，商业模式的转变共同带来的结果。大数据时代，云计算已应用于国民经济生活的各个领域。云计算完全颠覆了传统的构建模式，政府部门和各企业之间构建了各自的数据中心

云计算脱离了传统模式，只要按照彼此的管理要求，提出满足需求的数据信息，然后使用高速高效的互联网进行传输，就能够获取便捷高效的云服务，从而推动政府各部门与企业都能够将注意力集中在如何提高自身的核心竞争力上。那么，云计算的实现原理不是通过由传统的本地计算机来对需求进行计算然后完成，而是通过互联网来完成数据需求的计算，提供数据服务。因此，国家审计技术也必须要不断地进行更新，以保证审计的时代性。

三、大数据时代政府审计工作面临的挑战

大数据对政府审计工作的挑战主要分为三个方面：审计技术、审计平台以及审计人员等。

（一）大数据对政府审计技术的挑战

首先，在大数据时代，物联网的发展使得数据之间的共享日益频繁。而政府审计数据又具有一定的保密性，但是大数据的数据较为冗杂，存在着很大的安全隐患。因此政府审计对大数据的监管技术的要求较高。具体包括：首先，数据储存，为了完成在成本和能耗相对较低的情况下达到可靠性较高的目标，一般要依靠重新配置冗余并加之云计算技术的帮助，在储存的时候要将数据分类，删除同类重复数据，减少数据的存储量，然后添加标签便于日后对数据进行抽查或检验；其次，数据处理，数据处理非常复杂，这种复杂性不仅是指数据样本自身，同时更是包含多重空间、多重结构以及多重实体间的一种交互的动态情况，这些情况很难通过传统的方法对其进行描述或分析，处理难度大大增加，也更加复杂，因而需要利用相互之间的关联来对语义进行分析得出易于理解的内容；最后，结果可视，使用这些工具得出的结果属于计算机语言，对于非计算机专业的审计人员来说，其结果是晦涩难懂的。然而要使结果更直观，更容易理解和分析，就需要通过审计软件和审计技术将审计结果可视化，而以目前的审计技术还不能够达到所需要求。

因此，对审计大数据的安全监管存在着巨大的问题，对审计技术的安全防护提出了更高的要求。同时，随着大数据的日渐庞大，审计技术需要及时更新审计技术，加强对审计大数据的安全管理；修补技术漏洞，不断完善审计技术。

（二）大数据对政府审计平台的挑战

1.政务管理模式的新发展

电子政务，是政府政务管理部门运用现代化信息搜集、传播技术、互联网通讯技术将政府对政务的管理与服务进行一定程度上的归集，通过互联网对政府组织结构和工作流程进行重新的组合和分配，优化资源，全面有效地为公众提供高效、透明和优质的服务。通过电子政务可以实现能够为公众提供更多的高效透明的信息和实质性的服务。

电子政务体系的健康高效有秩序的发展同样给国家审计带来了一系列的问题。其对于政府审计来说是一个全新的平台，电子政务建设可能脱离政府的管理体制，因而审计人员在进行审计的时候也许无法发现电子政务发挥的作用，也有可能不适应传统的管理体制，产生“电子浪费”影响审计资源的分配，新的信息孤岛也可能因此而产生。

2.云审计的新要求

随着信息技术的发展，审计技术不断更新，但是在方法和技术方面，其实质仍是现代审计，即仅提高了当时审计工作的效率。而大数据的出现，当前的审计已不能够满足审计工作的要求。同时，云计算的管理模式逐渐应用到了审计大数据中，云审计逐渐走进审计人员的视线。云审计是一种运用云计算技术并通过互联网完成的模式，审计人员通过运用储存在“云”端的各种数据与资源，更科学更有效地进行审计的过程，即云审计即为将大数据、云计算技术和互联网技术应用到国家审计的一种新模式。在大数据时代，云审计的优势明显，更能够适应时代发展的需要，最终将在审计管理、审计方式等方面实现根本性的变革。

（三）大数据对政府审计人员的挑战

随着信息技术的不断更新换代，伴随大数据、互联网+的时代来临，审计数据日益庞大，在进行审计工作时，审计人员自身的审计信息技术能力有更高的要求。主要涉及三个方面：

在云计算方面，由于时代的发展，云审计终将成为开展国家审计的趋势，而云计算技术又是云审计不可或缺的重要技术之一。云计算技术的发展要求审计人员不仅要具备较高的传统审计理论基础，同时也要掌握现代化信息技术的理论基础。因此，大数据时代的审计人员要求具备非常过硬的专业能力。大数据时代的审计人员不仅要掌握与审计相关的专业知识，而且还要在信息技术方面具有较强的认知。就目前的现状看来，审计人员虽具备较为完善的审计专业知识和较强的专业能力，但是对大数据、云计算技术等知识的认识和掌握较为欠缺，兼顾审计专业知识和大数据、云计算技术的专业人员更是少之又少，无法满足高速发展的社会对大数据时代审计的需求，现有的审计队伍中信息化审计人才急缺。

在大数据的收集方面，大数据时代的数据突破了传统审计的结构方式。传统的审计中的数据主要是以结构化数据为主，使用数据库来储存结构化的数据，根据分析的需要对数据建设数据仓库，从而进行多维度多内涵的操作，并运用数据挖掘技术对收集到的数据进行分析，从而深度地获取信息。而在大数据时代，数据主要是以半结构化和非结构化数据为主，审计人员对这种类型的数据不太了解，传统的存储无法满足需要，如何对大数据进行搜集将是审计人员面临的一个新问题。同时大数据的收集也要遵守一定的法律法规，大数据的安全防护需要有相关的法治机制为依据和相关的技术作为保障。

大数据时代对人才的要求较高，急需复合型人才。同时，对在职的审计人员也提出了较高的要求，在平时的工作学习中，除了加强自身专业知识的学习之外，还需提高自身的数据处理能力、云计算技术能力等。

因此，大数据时代对国家审计的要求进一步提高，同时要求审计机关培养分析大数据的能力，发现经济运行过程中的突出问题与薄弱环节，为完善国家治理提出相关建议。

篇2：大数据时代国家审计面临的机遇与挑战

摘要：作为与数据紧密相关的统计学学科，在大数据的时代背景下，当今数据的获取和规模发生了根本的变化，统计学面临着新的机遇和挑战，需要在方法论上有所突破，研究统计学在大数据时代的发展趋势有着十分重要的时代意义。

关键词:大数据；统计学；样本；机遇；挑战

21世纪爆发的信息技术革命，改变了社会发展过程中的方方面面。在云技术、物联网技术等高科技信息技术的大规模革新背景下，网络数据增长速率十分惊人，海量庞大的数据标志着大数据时代的来临。作为与数据紧密相关的统计学学科，在大数据的时代背景下，将会面临一系列的机遇和挑战，研究统计学在大数据时代的发展趋势有着十分重要的时代意义。

1.大数据时代统计学面临的挑战

统计学是一门传统的学科，发展至今已经有几千年历史，无论是学科理论领域内还是生产实践过程中，统计学的发展已经十分成熟，存在着许多成熟的研究成果。统计学的不断发展为人类的社会生产带来了极大的影响，随着大数据时代数据呈现海量、分散式的分布状态，其对统计学的影响也是较为明显的。一方面，大数据时代数据之“大”已经超出人们的想象，数据之“全”让人们对于事情的认知更加全面，大数据的多样性、大体量改变了数据样本与总体之间的关系，另一方面，大数据的数据多样性的特点改变了传统统计对数据统计分析的主观诉求，过去人们通过统计分析更偏向于追求“为什么”，而现在的统计分析更趋同与追求“是什么”。这一系列的影响对于统计学的进一步发展提出了新的发展挑战：

1.1样本选取以及标准的确定难度加大

样本统计属于统计学的核心内容，统计学通过样本统计对客观事物数量特点、数量关系等展开研究。在大数据背景下，样本与总体之间的局部与整体之间的关联性将会进一步地降低，造成样本即是总体的变化趋势，因而会造成大样本的标准化的变更。数据来源的多样化进一步的提升了样本数量，继而提升了统计精确度，促进了统计学学科的高精尖的发展。但随着样本数量越来越多，而从网络环境中采集到的数据多半属于非结构化的数据，但传统统计学要求结构化数据，利用传统的关系数据库难以对非结构数据进行有效的转换，难以挖掘大数据大样本数据中的潜在信息。大数据时代统计样本的选取工作难度不断提升，传统统计学缺乏非结构数据的建设，难以发挥出大数据时代，大数据库有效转换非结构与结构数据的优势，也为统计学的进一步发展提出了新的挑战。

1.2统计软件以及统计方法的欠缺

随着信息计算机技术的快速发展，基于计算机运算环境的统计学软件应运而生，统计学软件的使用有效提升了统计学中对数据分析和处理的效率和精准率，统计模型也进一步的.简化了统计的实际操作，更有利于一般性的统计工作的实践操作。大数据背景下，现阶段发展较为成熟的统计学软件如SPSS、DPS等，尚不能够实现大数据高速传输、存储功能，软件功能还需要一定的开发和升级。与此同时，数据在大数据时代下属于一项资本，其被开发的水平还略显不足，绝大多数被互联网、搜索引擎以及电子商务等相关IT公司、统计机构所掌握。

2.大数据时代统计学面临的机遇

2.1统计效率的提升

在大数据时代，统计学的统计效率得到了更好的体现。一方面，大数据的多样化、及时性特征能够有效弥补传统统计中数据的滞后性问题，有效的提升了统计的时效性，另一方面，大数据的高速传输为统计的动态数据的收集提供了保障。与此同时，大数据可被频繁反复应用，采集的统计数据不再单单局限于一种相关用途，其能够服务于各式各样的需求。对采集数据应用的次数逐步增多，数据所具备的潜在价值被更全面的挖掘，而采集数据所产生的成本并不会受数据应用的次数所影响，故各式各样用途的平均统计成本将得到显著地降低。

2.2统计学科体系的新延伸

大数据引入到统计学科之中，庞大的数据使得样本的选取、标准划分都产生了新的变化，传统统计中的样本统计将会进一步的朝向总体统计的方向发展，一并囊括总体统计、样本统计的统计学科体系，能够有效消除总体统计的数据采集难度，弥补样本统计的数据采集不足，达到有效延伸统计学科体系的目的。

2.3统计学科的应用范围扩大

传统的统计学实践是为了去了解一个结果或者一个原因，但基于大数据的统计学科将向人们展示的是一个具体的过程。从前，人们习惯于根据“研究问题”来驱动“收集数据”。今后，大数据到处可得，人们将会用“数据”驱动“研究问题”而这种功能性的还变，促进了统计学应用范围的进一步扩大，例如传统的统计学往往被用来作为一个数学形式的参考信息，例如卫生统计、生产统计等等，但在大数据背景下，数据本身所含有的信息更加丰富化和多元化，基于海量用户下的网络数据所包含的信息极为广阔，而这些信息涉及到他们生活中的方方面面，这些信息一旦被深入挖掘出来，将会促进许多产业的快速发展。在大数据背景下，传统统计学的结构化数据局限会逐步接触，在非结构或者半结构的数据统计下，统计学将会应用到许多传统意义上无法数据化的行业领域中。

3结束语

数据是统计学科的核心，也是统计学科的主要价值体现。大数据时代改变了传统的数据的意义，数据所包含的信息、传播速度、分布速度也远远超出了我们的想象，数据核心意义的转变，迫使得以此为基础的统计学科必然会随之做出改变。机遇与挑战并存，在新的时期，统计学要想快速完成其学科的有效转换，就必须要进一步的深入研究大数据的时代特征，并有效地与传统统计学结合起来，以达成统计学科的进一步发展。

参考文献：

[1]维克托迈尔－舍恩伯格，肯尼思库克耶．大数据时代―生活、工作与思维的大变革［M］．盛杨燕，周涛译，杭州:浙江人民出版社．

[2]游士兵，张佩，姚雪梅．大数据对统计学的挑战和机遇［J］．珞珈管理评论，2013，(02):165－171．

篇3：大数据时代企业面临的机遇与挑战

关键词：大数据,企业,机遇,挑战

随着技术的变革,大数据时代悄然来临。作为继云计算、物联网之后又一重大技术,大数据引起了人们的广泛关注,而大数据在企业发展中的重大作用也是人们关注的重点之一。一方面,无处不在的数据使企业的经营更加多元化、精致化、个性化,给各企业带来巨大的机遇;另一方面,对于数据的管理、分析、应用与保护也是企业面临着众多挑战。

1 企业面临的机遇

1.1 节约生产成本

大数据的应用,可以使企业节约采购成本。随着互联网的发展,电子商务平台越加贴近人们的日常生活,线上购买也越发常见,企业的原材料也从原来单一的线下购买渠道变为线上线下同时进行。企业在进行线上购买时,可以通过对相关数据的收集与分析很快地得到各商家原材料的性价比,从而选择最适合自己一家。且由于电商众多,使得企业讨价还价的空间大大增加,从而减少更多的成本。企业利用大数据来进行原料的采购,不仅可以买到物美价廉的原料,节约采购成本,而且可以节约外出调研的旅费。

大数据的应用,可以使企业节省下生产过程中原料的不必要浪费。企业通过将不同时间、不同车间生产过程中原料的消耗量录入系统进行分析,在今后的生产过程中便可以很快地发现那个车间原料的耗损现象比较严重,从而及时的查明原因,做出相应的措施,减少浪费,节约成本。

大数据的应用,可以使企业节约运输成本和仓储成本。企业通过对各仓库情况和运输路线的分析,可以使各仓库的库存和运输路线更加科学。企业通过将各仓库库存与出仓量输入系统进行分析,可以很快得出各仓库的实际利用率和不同地方对商品的需求量,从而调整方案,扩大出仓量高的仓库的规模,缩小出仓量低的仓库的规模,降低仓库的空置率,从而做到资源的合理配置呢,节约成本。同时企业可以通过分析个配送点之间的关系,从而得出配送的最佳路径,减少运输过程中走的弯路,从而节约运输成本。

1.2 扩大市场占有率

企业通过运用大数据,可以生产出适销对路的高质量产品,从而扩大市场的占有率。以电子制造业为例,企业可以通过大数据,分析出消费者对电子产品功能的要求以及青睐的外形,从而生产出符合消费者要求的产品,增加产品的销售量,扩大市场占有率。同时,企业可以通过大数据,筛选出出现频率较高的词语,从中发现消费者期待但至今还未发明的电子产品,从而研发出新产品,率先占有市场,同时引领该产业的发展。

企业通过应用大数据,可以预测产品的销售量,扩大生产规模,及时对各大仓库的存货进行补给,从而扩大市场占有率。以线上销售为例,企业可以通过对自己的商品下方评论信息的手机与分析,看出顾客是否有再次购买的愿望,并从中预测出商品的未来预期销售量,同时分析出各类商品中那类的未来预期销售量较高,是多少,从而扩大生产规模,对库存进行及时的补给,减少顾客的流失,甚至是增加顾客,从而扩大市场占有率。

企业通过应用大数据,可以为顾客提供更人性化的服务,增加顾客数量,从而扩大市场的占有率。以电子产品为例,企业通过应用大数据,对消费者的行为作出判断段,从而制定出更合理、更科学的营销战略。企业通过大数据,分析出消费者购买相关电子产品的原因以及消费者较喜欢的说话方式,从而对销售人员进行相应的培训,是其用令消费者舒适的说话方式对产品功能进行有重点的介绍,满足消费者最主要需求的同时,提高消费者的愉悦指数,从而增加销售量,扩大市场占有率。

2 企业面临的挑战

2.1 对数据的管理与应用

随着互联网技术的发展,数据无处不在,而海量繁杂的数据也对企业管理与应用数据的能力提出了新要求。

随着电脑的普及,网络中每天都在产生着大量的数据,而人们对数据数量的认识也有最小的比bit变为MB、GB,到现在的DB。而在海量的信息中如何精准地搜集数据、筛选信息成为企业发展面临的一项挑战。在现代企业的竞争中,如何快速、精准地搜集信息、对其真伪做出正确的判断并从中准确地进行筛选将成为企业制胜的重要因素。

高增长率是大数据的特点之一,这一特点使数据具有时效性。在你对大量数据千辛万苦的进行分析时,可能一大批新的数据已产生,而原来的数据分析便已失去其原有的价值。因此,如何在瞬息万变的数据中做出准确而长远的判断,并找准工作的重心,而非一味被数据牵制将成为企业制定经营战略时应考虑的重要问题。

2.2 数据的安全与保护

伴随着计算机技术的发展,黑客这一群体开始出现,而电脑病毒不断发展。从最初的C-BRAIN,到后来的木马、后门、熊猫烧香,再到最近的越南盾,电脑病毒呈现出隐蔽性越来越强、传播速度越来越快、破坏力越来越强的特点。面对黑客层出不穷的手段,如何保护数据的安全也成为企业面临的棘手问题之一。在计算机技术的飞速发展中,如何确保商业机密的安全问题制的企业深思。

3 总结

科技是一把双刃剑,有利也有弊。在大数据时代的背景下,面对飞速发展的科技,企业更应静下心来,深思企业发展的方式。既要与时俱进,不断适应社会新的变化,正确认识并合理利用大数据,把握新时代的机遇,有应提高企业对数据的管理与应用能力,加强对信息的安全与保护,提高自身应对时代新挑战的能力,更应树立迎接挑战的信念、战胜挑战的信心,从而从容面对时代的变化,持续健康地促进企业的发展。

参考文献

[1]穆文娟,张咏梅.“大数据”对企业成本控制的影响[J].财会月刊,2014,(12).

[2]陈滢.大数据时代下我国企业面临的机遇与挑战[J].中国商论,2015,(8).

篇4：大数据时代国家审计面临的机遇与挑战

关键词：大数据；医学研究；数据挖掘

中图分类号：R-05

随着信息技术的快速发展，海量数据的产生推出了“大数据”的新名词。“大数据”指通过对收集和存储的海量信息数据进行分析、处理和可视化，从而挖掘出对我们有价值的信息的过程。大数据时代已经到来，并且渗透到了人类社会各个方面，不仅影响着人们的生活，而且触动社会经济发展的各个行业。在上述大的环境背景下，医学研究也已经进入数据时代，移动通信技术，传感器，基因组测试以及分析软件的进步，现在有可能捕捉到关于人类个体组成和周围环境的信息。此信息数据的总和可以改变医学研究，从对一般患者的治疗转向对个体患者的治疗，从而打破医学研究传统的实验科学。

1 大数据对医学研究的影响

大数据为医学研究和分析提供了一种全新的技术手段。大数据的到来标志着医学研究从传统的实验科学向以数据驱动为主，实验为辅的理论科学转变。传统的医学研究将研究员或医生圈定的实验室或手术室中，通过亲自做大量实验以获取经验。采用大数据技术，可以借助互联网通过共享大数据资源进行分析，以获取经验值。例如：我们可以将病例数据和信用卡消费数据结合，发现日常的生活习惯与健康的相关关系，直到人们养成良好的生活习惯。假若再加上手机和GPS数据，还能随时检测对人们进行体检，用以指导健身以减少疾病的发生，帮助医生诊断疾病。应用大数据可以设想的应用不计其数。

大数据有利于培养和发展医学研究，大数据技术的应用将形成自然和人文社会的历史长河，它不但能用于探索当代科学问题，还可以将数据转换为知识的使命，为医学研究留下现实的历史资源。

大数据技术的应用不仅为医学研究带来了新的技术手段，还具有大规模降低医疗费用的潜在效益。例如在医疗保健方面，根据麦肯锡全球研究院报告表明，如果美国医疗保健行业对大数据进行有效利用，就能将成本降低8%左右，从而每年创造出超过3000亿美元的产值。现在采用大数据的应用，可以从医生办公室、到药房、再到化验室收集数据，用以提醒医生潜在的药物不良反应和其他处方问题的状况。采用相应措施避免这一问题，不但可以改善患者的健康状况，并且可节省不必要的急诊和其他治疗费用。

2 国内外医学大数据发展现状

2.1 国外医学大数据大战现状

从国际情况来看，美国、日本、欧洲、英国大数据发展方面很快，这些发达国家采用大数据在医学研究方面已经走在了世界的前列。大数据科学与产业具有较强的领域相关性，医学大数据已经成为欧美等国家重要的发展战略，也是美国大数据计划的重要组成部分。

在临床诊断方面，临床数据采集、存储、管理信息技术的快速发展，不少医疗机构正逐步适应这一潮流。美国德州大学安德森肿瘤中心目前所支持的数据以TB级以上计算，它包括了肿瘤的病理学研究、流行病学研究，对于病因的经准确预测和模型研究等。

医学研究信息传播渠道便捷。医学研究大数据时代的到来，还源于健康管理、移动医疗应用的日益广泛。例如，微软公司早在2007年发布的HealthVault目标用于实现个人和家庭的健康管理，其数据则可以从便捷设备、第三方机构等倒入，通过提供开放的接口等技术支持应用集成。

医学研究大数据技术先进，大数据应用在医学研究带来了商业机会，过去几年在这个领域的投资出现急剧增加。这些商业机会已经驱使欧美的很多知名大公司投资数亿美元到手机应用程序数据采集系统分析软件，如苹果、高通和国际商用机器公司。

2.2 国内医学研究大数据发展现状

大数据时代的来临，加上转型医学的兴起，在我国形成了历史性的契机，可望使中国医学研究实现历史性的跨越。

首都医科大学附属北京安贞医院心脏内科中心主任马长生正承担“北京市心血管疾病防控大数据平台建设”工作，在他的研究中，包括采用大数据手段研究环境和心血管疾病之间的关系。“用大数据的手段，每日收集不同站点PM2.5浓度与心血管疾病的关系，甚至股票波动与心血管疾病的关系，都可以得到预测。”

近幾年，大数据在医学研究方面的应用也受到了国家的高度重视，在国家“863”计划2015年度项目申报指南中，在医学研究技术领域已经部署了医学大数据开发与利用关键技术研究。涉及的内容包括了医学大数据标准化和集成、融合技术、医学大数据表述搜索与存储访问技术，组成大数据中心和知识库构建及服务技术等。

然而，就目前来看，大数据对于医学研究而言，仍然是处于机遇与挑战并存阶段，只有做到医学研究与信息技术紧密结合，才能更充分的利用好大数据，从而解决复杂疾病等人类所面临的共同挑战。

3 医学大数据发展存在的问题及对策

3.1 加强医学研究大数据的整合与共享

目前由于医院对患者的信息具有保密性，各医院间也没有建立起紧密的合作关系，这从而阻碍了数据的共享，在我国医疗数据几乎不能共享，转化利用率低下。要想实现大数据在医学研究的发展，必须实现社区、医院、区域的医疗数据共享系统。

3.2 加强信息技术与医学研究的融合

从理论上来看，大数据在医学上的应用至少需要云计算技术实现数据的传输

分析、共享及关联等，需要异构源数据整合和互操作技术，需要可视化工具才能便于人们理解复杂的数据。只有这样才能真正实现基础数据、研发数据、诊疗数据的无缝连接。目前也迫切需要研究机构能开展这方面的研究，开发出更好的大数据分析平台。

3.3 加强医学研究大数据的标准

除了技术的挑战外，另一个挑战就是数据标准的缺乏，这往往使得研究者无从切入。例如，不同类型生物样本库的存在，以及搜集样本的类型和保存方式的不同，其所承担的功能和架构、工作流程、基础设施建设和设备配备等情况也会不同，使得数据标准很难建立。

即使在信息技术及医学研究都极为发达的国家，不同系统、机构之间的数据共享和分析也面临着障碍。美国劳伦斯薄利国家实验室科学部主人鲁宾曾指出“理想状态的目标是建立统一的电子病例系统，系统中的这些信息应有同意的标准，但实现这一标准并非简单，各个医院存储的数据标准不同而且不同系统存储信息也不一样”。为此，在“奥巴马医改（Obamacare）”的政策中，就包括把问诊、处方以及治疗电子化，使所有的医院全部实现电子录入——即便如此，对于标准化而言，也仍然只是刚刚开始。

3.4 营造良好的医学大数据发展环境

研究制定促进医学研究大数据发展的政策措施，理顺医学数据资源的管理体制。积极争取国家财政资金支持，引导国家设立专项资金向医学研究大数据项目倾斜。加强专业人才培养，应在医学领域加强计算机科学、数据库专业人员的培养。

参考文献：

[1]涂子沛.大数据：正在到来的数据革命[M].桂林：广西师范大学出版社，2012.

[2]孙志伟.大数据时代中小企业的应对策略[J].未来与发展，2013（10）：46-49.

[3]吴忠，丁绪武.大数据时代下的管理模式创新[J].企业管理，2013（10）：35-37.

[4]艾伯特.拉斯洛.巴拉巴西著，马慧译.爆发：大数据时代遇见未来的新思维[M].北京：中国人民大学出版社，2012：13.

作者简介：李惠先（1983-），女，河北保定人，教师，硕士研究生，研究方向：虚拟现实。

篇5：大数据时代国家审计面临的机遇与挑战

3.1个人隐私泄露的几率大幅度上升

在信息化时代，人们的工作学习以及生活方式等都离不开信息技术的支撑，但是信息技术在被广泛应用的同时，也加大了个人隐私泄露的几率。举例来说，随着交通业的快速发展，伴随着日新月异的信息技术，使得网上购物成为人们首选的购物方式之一。尽管这种购物方式为老百姓提供了便利，但是随着人们对互联网的依赖，个人信息也逐渐的被暴露出来，先进的信息技术可以更快更全面的捕捉、分析以及处理个人信息，一旦用户的个人信息被泄露，不仅会阻碍信息安全的维护，同时还有可能给他们带来巨大的经济损失。

3.2网络安全攻击的几率大幅度上升

在过去，网络安全攻击能被有效遏制的主要原因，就是当时的信息技术能对网络安全中的各种问题进行合理解决，不管是hacker攻击还是网络病毒，通过杀毒软件或者修复软件基本都能得到解决。但是大数据时代则不同，由于数据信息数量庞大，一旦让hacker有机可乘，就会导致大量的数据丢失或者缺损，影响到人们的正常生活工作。与此同时，大数据的到来也提高了对数据信息的有效利用，hacker通过网络攻击获取大量的有价值信息，从中牟利，也会大大制约我国社会的健康向上发展。

3.3信息存储面临着巨大风险

人们借助传统的信息技术存储数据信息时，虽然也会面临风险，但是传统的信息技术对信息存储会有一定的保护，有效避免了信息的泄露。而大数据时代背景下，信息存储会受到来自各方面的威胁，不仅让信息泄露的风险大大增加，同时也提高了维护信息安全的难度。除此之外，为了防止信息泄露，尽管已研发推出了一系列的信息保护软件，但是在大数据时代下，谁都不能从根本上保证信息存储的安全性。

3.4大数据技术会被不法分子利用

大数据可以对海量的原始数据信息进行分析以及处理，再实现对它的高效利用。但是它的这一特点也引起了不法分子的关注，他们借助社交论坛、邮箱以及微博等途径获取有价值的信息，从而为之后的网络攻击做准备。与此同时，不法分子利用大数据还能让攻击目标更加准确具体，所波及的范围也更广。他们不仅可以从中获取暴利，同时大量敏感信息的泄露也会增加社会的不安定因素。另外，由于安全防护技术的更新总是落后于网络攻击手段，而在科技技术发展过程中，也会有越来越多的攻击破解数据信息的方法不断出现，这也使本就严峻的网络安全环境更加雪上加霜，急需相关技术人员予以解决。

4结语

综上所述，科技技术的快速发展在改变老百姓生活工作方式的同时，也带来的一定的潜在威胁。在大数据时代下，信息安全领域也面临着众多的机遇以及挑战，想要进一步强化对信息的安全防护，就必须要加大对信息安全技术的研究投入力度，对数据信息中的安全风险引起重视，并采取有针对性的措施对其进行防范，从而在提升信息安全的同时，为社会的稳定发展提供保障。

参考文献：

[1]李刚.探究大数据时代的网络搜索与个人信息保护的分析[J].电脑知识与技术,,(10):35-36.

[2]张海莹.大数据时代面临的信息安全机遇与挑战[J].信息化建设,2015,(12):314.

[3]徐琳.机遇和挑战:大数据时代中国国家治理的双面境遇[J].社会科学家,2015,(5):13-18.

篇6：大数据时代国家审计面临的机遇与挑战

“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

大数据时代是怎样产生的？

物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累，数据是人类社会最重要的财富大数据时 代 的 到 来

大数据时代的特点? 1.数据量大（Volume）

第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。2.类型繁多（Variety）

第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。3.价值密度低（Value）

第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。4.速度快、时效高（Velocity）

第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

大数据时代的机遇

大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。在大数据概念出来之前，个人制造的数据往往被忽略，企业数据被谈及的更多。企业内部的数据多数都是结构性数据，并被企业在或多或少地利用着，无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。随着互联网的快速发展，在企业数据还没有井喷的时候，我们就发现个人用户以及社会应用产生的数据已经开始爆发了，比如社交、交互式应用带来了大量的网络数据。此时传统的硬件设备开始显得捉襟见肘，无法满足这种庞杂数据带来的应用需求。很多时候，也许我们会认为这些数据里会有价值，但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值，数据成为了堆砌。因此，对于数据精准分析的需求正在呼唤做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。比如说，在淘宝庞大的用户群中，淘宝卖家如何精准掌握一个新用户的需求？一家饭馆如何利用细节满足每一个食客对于美味的需求？越来越多的应用需求推动着大数据的发展。更主要的是，未来可能各种传感器会出现在社会的各个地方，数据会更多，比如交通、医疗等等，数据的采集已经不是问题，难点已经转换为处理和分析。如此巨量的数据，处理难度可想而知。大数据给中国市场带来什么？ 大数据应用需求在中国更加明显。中国人口众多，各行各业都呈现出极快的增长速度，电商、快递、微博、社交等都承载了大量的个人信息；大型超市、卖场、商场、银行等集聚了大量交易信息，日新月异的城市建设中，连接着更多数据采集传感器和嵌入式设备的物联网开始成型„„

如何应对机遇与挑战

大数据时代，人们能做些什么？ 大数据产生和存在于各行各业，尽管分析和处理困难，但也可以通过相关性的技术手段对大数据进行统计分析，应用其结果。例如：在教育领域使用大数据来分析学生的个性和爱好，真正做到因材施教，提高教学质量；在企业管理领域应用大数据分析，真正将粗放型管理变为精细型管理，提高效率，节省开支，并应对公司在发展进程中带来的管理问题。在企业生产中应用大数据分析，优化各项生产、工作流程提高效率效益。在商业领域应用大数据分析商品销售热点和了解顾客即时需求。今后，在大数据技术领域的竞争将直接关系到国家安全和未来，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力。美国已率先将大数据应用从商业行为上升到国家意志：2012 年 3 月 29 日，美国奥巴马政府投资 2 亿美元启动“大数据研究与开发计划”，提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式”。在我国，与大数据相关的产业刚刚起步，无疑将迎来很好的发展机遇！保障数据及应对人隐私泄露的解决办法有：

①通过物理隔离以及与权限控制相结合，实现对数据的 隔离，保证数据不被非法访问并保证用户数据的隐私。②通过信息加密的功能，防止用户信息被盗取。用户的关 键信息，如登录密码和系统访问等其他鉴权信息，无论是传输 时还是在存储时必须加密。

③通过对硬盘实施有效的保护：保证即使硬盘被窃取，非 法用户也无法从硬盘中获取有效的用户数据。将数据切片存 储在不同的云存储节点和硬盘上，数据无法通过单个硬盘恢 复。故障硬盘无需进行数据清除即可直接废弃，用户数据不会 通过硬盘泄露。

④通过立法来保障企业的商业机密及个人隐私不被非法 应用。

大数据时代的挑战

大数据面临的挑战是多方面的：

（1）数 据 的 快 速 增 长 对 存 储 空 间、存 储 技术、数 据 压 缩 技 术、能源消耗的挑战：大数据需要占用大量的存储空间，尽管 存储性价比在提高，压缩技术也在不断发展，但保存数据所消 耗能也在大量增长。解决办法是研制出新一代高密度、低能耗 存储设备。

（2）数 据 本 身 安 全 及 个 人 隐 私 泄露 面 临 的 挑战 ：在 海 量 数 据洪流中，在线对话与在线交易活动日益增加，其安全威胁更 为严峻。大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了 解用户行为和喜好，严重的将导致企业的商业机密及个人隐 私泄露。

（3）网络 带 宽 能 力与 对 数 据 处 理能 力 面 临 的 挑战 ：网络 带 宽是瓶劲，尤其表现在各网络接入商之间的互联互通出口上； 大数据时代网络必须有足够的带宽支持，才能保证数据实时 性。数据计算能力是应对数据洪流时的又一挑战，采用分布式 计算可以解决其中的一些问题，但部署相对较复杂。

（4）有 效数 据 撷 取 面 临 的 挑战 ：从 海 量 数 据 中 提 取 隐 含 在 其中的、潜在有用信息和知识的过程十分复杂的，需要反复 “去 伪 存 真 ”。通 常 要 经 过 业务 理 解、数 据 理 解、数 据 准备、建 立 挖掘模型、评估和部署等多个步骤。即在开始数据分析之前，我们必须了解业务需求，根据需求明确业务目标和要求；接下来便是对现有数据进行评估，并对原始数据进行组织、清理、集成、变换等一系列数据收集和预处理工作；在搞好数据清理的基础上，应用相关算法和工具建立分析模型；之后对所建立的模型进行评估，重点具体考虑得出的结果是否符合最初的业务目标；最后，便可将发现的结果以及过程利用各种可视化技术（报表、报告、图形等）呈现出来。

大数据给人文社会科学带来哪些挑战？大数据时代的来临,数据逐渐成为重要的生产要素。而传统人文社科普遍数据采集能力不足,只有通过技术创新和方法上的创新,文科与理科、工科相结合,才能带来质的突破。

大数据时代为突发公共事件的舆情带来什么机遇和挑战？数据的最终作用是为领导者决策或执行部门的行动提供参考,如何有效整合大数据,首先要做到快速分析、及时反应和动态应用,其次是在技术上实现对海量数据和信息的存储、深度挖掘和实时监测,实现精准地采集和预警。目前人民网已建立了基于全网大数据内容的突发公共事件舆情应对方案,可通过信息化的手段对全网大数据信息进行一小时实时监测,能从海量信息中及早发现可能引起民众广泛关注的突发公共事件潜在源头,进行实时预警。

篇7：大数据时代国家审计面临的机遇与挑战

苏州市人力资源和社会保障局

刘东玉

随着全球信息化的不断深入，数据量成几何系数增长，“大数据”（Big data）时代已经到来。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”金保工程是社会保障信息化的核心项目，金保一期工程已发挥出信息化对业务的支撑和引领作用，成为支撑社会保险业务经办、提升社会保险服务水平、强化社会保险基金安全的有力保障。随着“大数据”时代的到来和金保二期工程的建设论证，可从技术上推动社保信息化工作的进一步深入。“大数据”给社会保障信息化建设带来了诸多机遇，也带来了更多挑战。

一、“大数据”基本概念

“大数据”指的是所涉及的数据量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到获取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大数据”同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结：体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大（Volume）。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多（Variety）。如除传统结构化的数据外，还有文本、视频、图片、声音、地理位置信息等非结构化信息。

第三，价值密度低（Value）。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快（Velocity）。“大数据”对处理速度有要求，一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值了。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

二、社会保障信息的“大数据”特性

随着金保工程一期建设的完成，一个以信息网络三级互联、应用软件基本统一、数据资源集中管理为主要特征的、统一的金保工程支撑平台已在全国基本形成，全国所有地级城市和省级人社部门均已建立了数据中心，32个省级单位全部实现了与部中央数据中心的网络联结，90%以上的地市实现了与省级数据中心的联网，城域网已经联接到92.5%的社会保险经办机构和就业服务机构，并且延伸到街道、社区、乡镇和定点医疗服务机构，覆盖全国的人力资源社会保障信息网络架构初具规模。社保数据不断向上集中，参保人数几乎覆盖全国，历史数据不断积累，社会保障信息呈现出“大数据”的特性：

第一，社保数据量不断增加。以苏州市为例，仅结构化的社保数据库数据已达TB级，如果算上12333电话语音、医保药店视频监控等数据，数据已接近PB级。

第二，数据类型已不是简单的结构化数据。数据库中存储的图片信息、12333的语音信息、医保药店的视频监控信息等非结构化数据日益增多。

第三，数据价值提取困难。历史数据繁多，部分历史数据未能有效整合、全省乃至全国范围内的数据未能做到互联互通互操作，数据提取利用困难。

第四，对数据处理速度要求高。数据量的庞大、数据库的复杂势必造成了数据处理难度大，而社保经办需要实时性强，对数据处理速度提出了挑战。

三、“大数据”时代社保信息化建设面临的机遇 机遇一：降低存储成本

从社保信息化发展趋势来看，无论政策还是技术上，建设省一级集中式平台都被提到了重要日程上来。省一级的社保参保人数可达几千万甚至上亿，这么庞大的数据中心在以前是不可想象的。数据量倍增，按照传统的模式是扩充存储、增加服务器，这与目前各大互联网巨头提倡的去“IOE”（所谓去“IOE”，是对去IBM、Oracle、EMC的简称，三者均为海外IT巨头，其中IBM代表硬件以及整体解决方案服务商，Oracle代表数据库，EMC代表数据存储）趋势不符，也导致存储成本不断增加。

“大数据”和云计算技术的成熟，为省一级社保信息的集中管理提供了可能，运用云存储技术，形成逻辑上的数据中心，既能减少成本，又能保证数据逻辑上的集中存储。按照“1+X”的模式建立云数据中心：在省级有一个大的数据中心，同时保留若干个城市的二级数据中心，在应用层面将多个数据中心做成一体。另外，将来的社保数据必须是横向上能够与其他政府数据互相流动，比如与工商、税务、公安等部门或者其他行业的应用结合，基于城市级或者区域级的云平台将更适合这种模式。

机遇二：提升宏观决策和基金监管能力

宏观决策是金保工程四大功能之一，随着系统建设日趋完善和数据的不断积累，其作用越来越显得重要。目前的宏观决策支持软件是对社会保险业务的各个方面进行主题分析和数据挖掘的计算机应用系统，有助于发现社会保险业务数据隐含的信息和价值，起到事前决策、事中控制、事后反馈的作用，为人力资源社会保障部门政策制定提供决策参考。

运用“大数据”技术寻找数据背后的潜在规律是对社保信息的全新应用领域。2014年春节期间，百度公司推出了“百度迁徙”，利用“大数据”技术，对其拥有的LBS（基于地理位置的服务）“大数据”进行计算分析，并采用创新的可视化呈现方式，在业界首次实现了全程、动态、即时、直观地展现中国春节前后人口大迁徙的轨迹与特征。这种全新的“大数据”应用模式可以借鉴到社保应用，运用全市、全省乃至全国的社保数据，对养老保险、医疗保险、工伤保险、失业保险和生育保险等海量数据进行分析，对社会保险的发展趋势和状况进行定量和定性分析，并做出相应的预测。例如：可根据年征收率、历史欠费清欠率、社会工资增长比例等分析指标，预测将来某个时期养老保险基金征收的情况，为制定相关政策提供依据。

此外，可以将“大数据”技术用于医疗服务监控。利用“大数据”技术，从海量数据中筛查出可能的违规行为，并进一步支持医疗保险监控稽核工作。结合疾病关联、药品关联等数据信息的积累，支持监控能力进一步向纵深发展，有利于提高医疗保险精细管理能力，提升医疗服务监管水平，促进事后监管向事前、事中监管转变，加大对医疗服务违规行为，尤其是欺诈骗保行为的惩戒和威慑力度，保障基金安全。

机遇三：增强信息共享水平随着金保工程实施，社保信息化正从分散建设向统一集中建设迈进。客观上中国公民需要“五险”合一，而且需要全国联网共享，异地就业、异地就医、异地领取养老金的需求非常强烈。目前金保工程在数据中心建设、联网工程建设、统一软件应用等方面取得了较大的进展和较好的发展态势，各地对信息系统统一建设的认识程度和实施力度有明显提高，系统建设的应用效果已开始显现。信息系统的建设和应用，对于优化管理服务模式，提升劳动保障管理能力和服务水平起到了积极的促进作用。这种统一趋势对社保信息化提出了更高的要求，“统一建设”将成为未来一个时期内社保信息化建设的根本基调。

云计算、“大数据”等技术的成熟应用，为社保信息化的统一平台提供可能。充分利用云计算、“大数据”等最新的信息技术，对原有的平台进行改造和迁移，以适应未来发展的需要。以人社部技术平台框架为基础，坚持“一个(云计算)中心、两个规范体系”，围绕人力资源和社会保障的全部业务规划全面的解决方案。

例如，我国养老保险转移难的问题由来已久，其主要原因是统筹层次太低。目前，我国养老保险制度被分割成2000多个统筹单位，且政策不统一，难以互联互通，养老保险关系无法转移接续。我国更是存在“一人多个社保关系”的情况，受保人从上海市去到苏州市，上海市的社保由于各种原因无法转移，只能留在原地，到了苏州市后又重新参与社保。通过建立统一的人社云平台，所有的系统数据均通过云平台存储、备份和交换，各经办系统无需下载安装任何客户端，只需通过PC等媒介联接网络就可登陆操作。例如受保人甲在上海市参保，受保人乙在苏州市参保，看似他们在不同的地方参保，事实上他们参保的信息都存放在同一个地方（即云端）。当受保人甲由于工作原因去到苏州市，无需办理复杂的程序，完全可由新工作单位去苏州市缴纳社保，苏州市社保托管部门可在云平台上直接找到受保人甲的参保情况，进行续保。

四、“大数据”时代社保信息化建设需面对的挑战 挑战一：架构模式改变的问题

金保工程一期的实施，实现了数据的集中管理和业务的统一规划。单从技术手段而言，利用云计算和“大数据”技术，社保系统的大集中模式很容易实现。但现实情况是，之前花大力气建设的金保系统，可能因为“大数据”的技术而改变架构模式，势必造成资源的严重浪费。比较可行的方案是金保工程技术架构的中间层和应用层不变，将数据存储和备份模式、应用服务器迁移到云平台，改变底层的存储和服务模式，无需重新设计生产软件就可以实现架构的变化。此外，在新开发的系统尤其是决策支持系统，需充分利用“大数据”技术。“大数据”技术中核心是数据存储模式不再是传统的结构化存储，NoSQL等技术与传统结构化存储有较大区别，因此短时间内可能存在NoSQL和结构化存储两种模式并存的存储架构。

挑战二：数据价值认识和利用的问题

社保数据是重要的信息资源，也是社会保险运行稳定的外在体现。要充分利用数据在社保基金征缴、管理、支出等方面的作用，通过管理与分析相关数据，最终要实现让社保数据为政策调整提供依据，为管理监控确定方向和重点，对保险制度运行状况进行评估，确保社保基金安全、高效运行。“大数据”时代的到来，为社保数据的深入应用提供了技术基础。依据“大数据”技术建立的决策支持，可规范征缴扩面，运用数据可帮助决策管理，分析“大数据”可防范基金运行风险。但是许多地方，对于数据价值观念不强，不注重基础社保数据的积累和分类工作，对于历年的重要数据只是简单记录储存，从不进行仔细分析进而指导工作实践。部分地区即使意识到社保数据的重要性，也不清楚如何充分把这些数据潜在的价值挖掘出来，有些地区甚至走入了盲目追求硬件设施标准、轻视基础数据的积累和利用等误区。一些地方对于多样复杂的大体量的社保数据，要么简要进行汇总统计，要么不知所措，甚至直接置之不理。就数据的分析方法而言，分析手段有限，专业性数据分析能力欠缺，不能够深度挖掘数据价值，加以充分吸收利用。

挑战三：网络安全的问题

社保数据关乎到政府运行、企业竞争、个人隐私，利益关系重大，使用范围广泛，重要性不言而喻。而“大数据”技术本身的技术架构，决定了采用“大数据”技术架构的系统安全防护的难度。采用云计算架构的“大数据”，数据存储和操作都是以服务形式提供，因此，要对存在云端的数据采取以下措施保障数据安全：一是采取数据加密的方法，通过SSL（安全套接器）加密，实现数据集的节点和应用程序之间的传输加密；二是分离密钥和加密数据，把密钥与加密的数据分开，同时定义数据产生、存储、备份、恢复等密钥管理生命周期；三是使用过滤器，一旦发现数据离开了用户的网络，就是自动阻止数据的再次传输；四是采取数据备份，采用容灾备份、敏感信息集中管控等手段，实现端对端的数据保护。

挑战四：人才及技术问题

“大数据”时代的到来不断地对社会保障的信息化建设提出新要求，因此，要站在新起点上，进行人才和技术储备，以适应不断发展的技术需要，发挥信息化、“大数据”对事业发展的带动作用。应 坚持多渠道培养与高起点引进并举，壮大人力资源和社会保障系统信息化队伍。建立健全信息技术培训长效机制，强化对信息技术人员、管理人员的培训，提高信息化建设队伍的整体素质，培养既懂技术又熟悉业务的复合型人才。探索建立适合于信息化队伍的激励机制，为信息化人才充分发挥作用创造良好的环境。加强对全系统业务人员，特别是基层业务人员的信息化培训，提高信息系统应用能力。加强与技术服务商的合作和规范管理，进一步调动和发挥社会力量在人力资源和社会保障信息化建设中的作用。

五、结束语

篇8：大数据时代国家审计面临的机遇与挑战

一、大数据时代档案工作面临的挑战

1.大数据时代档案工作者面临的挑战。首先是观念的挑战。档案已经从政府机关走向民众、民生,其政治性在减弱,而社会性在逐渐凸显。只停留在昨日的“尽职尽责地管好、用好,满足需要”将成为新形势下档案事业繁荣发展的绊脚石。面对新时代,我们必须从封闭固守中走出来,解放思想,更新观念,让学习常态化,变被动满足需求为主动提供服务,迎接大数据时代的挑战。其次是知识结构和工作技能的挑战。伴随大数据环境下国家机构、社会团体和个人组织及参与社会活动方式的转变,档案的产生、收集和价值鉴定也要相应地改变。这要求档案工作者不仅要有扎实的档案基础知识和专业技能,还要系统学习信息处理、数据分析和法学等相关学科的知识,努力掌握信息技术、网络文化以及现代化的科技手段和管理技术,更要研究大数据时代人们对档案的需求方式以及档案能提供的经济价值和社会服务。第三是工作方式的挑战。一方面,大数据时代组织模式及生产活动方式的改变将导致档案产生方式发生相应变化,并且大数据是对活动的“全程记录”而非“有用才被记录”。对新形势下的档案归档范围如何划分,怎样进行收集和整理才能保证“齐全完整,真实有效”,是一个值得思考的问题。另一方面,大数据时代档案工作的重点将会转向“价值分析”和“服务革命”,旧的档案资源组织模式规则会逐渐崩解,如何对信息数据、人员、资金、设备等进行重新组织分配,以建立新的规则,这也是当前档案组织工作面临的课题。

2.大数据时代档案工作发展面临的挑战。第一,大数据时代馆际合作面临的挑战。大数据之大并不仅仅指其容量,更主要看其速度或时间维度[1]37。大数据时代,整个档案系统的各级档案馆、室需要联合起来,才能充分发挥大数据的优势。同时,由于档案利用权限的特殊限制以及其行政隶属关系,使得档案馆之间的联合面临很多现实问题。第二,大数据时代档案工作规范面临的挑战。大数据时代档案的服务趋向于知识化和个性化服务,服务的个性化就等于披露个性、攫取个人信息,这将严重威胁到个人隐私,从而产生民事纠纷。大数据时代档案的创新服务也必将经历这样的贯穿于不适应的适应过程。在这个过程中,如何与相关部门协调,建立健全相关的工作流程、规章制度和法规原则,是档案工作发展面临的前所未有的挑战。第三,大数据时代档案宣传工作面临的挑战。宣传的内容不仅包括档案资源服务,还包括档案的法律法规、工作原则等;宣传手段应该面向新兴的网络媒体,同时兼顾传统媒体,实现全媒体宣传;在宣传对象上,要由大众传播向分众传播转变,提升档案的宣传效果。但是,由于档案的政治属性和保密性,档案的宣传工作将面临很多复杂问题。

二、大数据时代给档案工作带来的机遇

1.大数据时代给档案信息管理带来的机遇。(1)从档案信息存储和管理方式上,大数据时代可以实现安全、高效、优质管理。一方面可以使保存和利用分离开来,减少重要的原始纸质材料的磨损,延长保存寿命;另一方面可以通过数据备份使得重要的档案信息得以安全和永久保存。在档案的统计方面,可以快速准确统计档案的增长情况、使用情况等。在信息管理上,大数据技术全新的数据管理理念,可将档案管理人员从繁杂的数据中解脱出来,省出大量的时间用于保障收集档案的完整有效、长期可读和安全可靠。(2)从档案信息资源收集方面,大数据时代能更充分保障档案的齐全、完整、有效。大数据技术可以利用当前的电子政务、新闻、活动的大数据环境,对“准档案”(现行文件、材料)进行智能分析,为其价值的“预鉴定”提供重要的参考,以最大可能完善归档范围,保证未来档案的完整有效。

2.大数据时代给档案管理系统可扩充性带来的机遇。(1)在大数据时代,档案管理系统存储的信息量和信息种类都能大大扩展。计算机技术的档案管理系统将能充分满足服务器的快速扩容及数据量的迅速增长,同时大大降低系统的投资及维护成本。在此基础上,借助“大数据”技术“海纳百川”的基础架构,有利于将更多种类档案信息, 如结构化数据、半结构化数据和非结构化的照片、声像以及各种信息类数据进行存储,且可提供随时利用之便。(2)在大数据时代,除传统的被动档案数据外,还可以进行主动和自动数据的采集。借助大数据技术可将档案管理人员在长期工作过程中形成的档案库存以外的知识进行采集和积累,作为档案资源的补充知识,为档案信息提供必要的历史背景,使其更真实地反映历史史实,为后人的研究提供更多的参考。另外,通过追踪读者利用档案的痕迹,建立起档案利用数据,同时使用户在允许的范围内参与档案的利用开发。

3.大数据时代给档案知识挖掘带来的机遇。(1)借助大数据技术,可以得到更全面、完整的信息。大数据以全部样本为分析对象, 处理档案信息源数据实现“样本 = 全体”而非“抽取部分代表性样本”,避开因依赖经验、理论等思维方式人为鉴定收集局部档案信息进行分析而导致的片面性和不完整。(2)借助大数据技术,可以对已有档案数据资源进行信息的快速智能化提取和深层次的知识挖掘。大数据档案管理摆脱原有的“卷”的束缚,改变文件信息间的单方面关联,一方面通过计算档案信息数据,快速有效地从低信息密度的海量档案数据中提取有价值的信息;另一方面,大数据技术采用“数据思维”的数据探索型研究方式,从以数据计算为中心转变为以数据处理为中心,对档案信息进行深层次的知识挖掘,通过数据的交换、整合和分析,快速提取出档案中蕴含的历史性、社会性、经验教训性的知识。(3)借助大数据的数据集市,可以补救因档案不完整造成的信息缺失。大数据可以把从已有部分档案资料获取的信息作为一种数据资源,帮助我们在大数据的海洋中跟踪相关设计和建设部门的类似项目档案,通过计算相关数据的特征和规律进行知识挖掘,以补充库存档案的信息,来辅助解决缺失部分类似工程的档案信息利用问题。

4.大数据时代给档案学科发展带来的机遇。(1)大数据时代,档案学理论研究将迎来新的发展机遇。作为档案学研究对象的档案是源于实践并服务于实践活动的,因此大数据时代将通过对实践活动的作用影响档案、档案现象及档案的作用规律,挑战档案来源原则、文件生命周期理论、档案价值鉴定理论,从而催生档案基础理论的变革,必将给档案理论研究注入新的思路和能量。(2)大数据时代,档案学的研究技术和方法将进一步完善。大数据时代的到来,为档案学这一学科提供更强有力数据处理的分析工具和方法。数据分析虽然不是档案学研究的内容,但是在大数据时代的契机下将有更多的人才进入这个领域,这样就使数据分析方法能汲取百家之长,从各个方面得到完善和发展。档案学在完善技术和方法的同时也将会开创更多的新技术,为将来更多的研究做铺垫,档案学专业将会在大数据时代逐步走向成熟。(3)大数据时代,档案学的学科性质和学科体系将进一步发展完善。档案的研究对象不再局限于档案数据本身,还包括从档案信息中捕获的信息,用这些数据资源和信息资源协同,基于用户需求,在档案学的理论指导下,收集、整理和分析数据及数据足迹,进行档案信息的解释、监控、预测与规划,使档案学具有计算社会科学的性质。同时,大数据将建立档案学和情报学、信息学、管理学、法学等学科间的联系,从单一学科的研究转入多学科交叉结合研究,推动档案学科的进一步发展和完善。(4)大数据时代,档案学科将会受到越来越多的重视。很多人认为档案可有可无,更认为档案学科是没用的学科专业。大数据时代给档案信息的深入挖掘和广泛宣传带来了机遇和平台。在人们的日常生活和很多行业的工作中,对档案的利用将越来越多,人们的档案意识也越来越强。越来越多的人在组织活动中想到档案,也有越来越多从事研究的人介入档案信息处理及档案创新服务开发。这势必会让越来越多的机构团体和个人关注档案及档案学科,为档案学科的繁荣发展带来全新的机遇。

档案管理工作目前正处在数字化和信息化管理的进程中,大数据时代给档案工作带来无限的发展机遇,同时在适应大数据时代的组织和社会模式的转变中,在新旧秩序交替的适应与不适应过程中,如何做好新形势下档案的收集整理、资源整合以及创新服务工作,充分发挥档案蕴藏的社会价值,创造出更高的社会效益,也是大数据时代档案工作的巨大挑战。在时代的浪潮中抓住机遇迎接挑战,必将迎来档案事业的大发展。

摘要：本文着眼“大数据”在档案管理中的应用,分析了数据的革命给档案工作者和档案工作的发展带来的挑战,并从档案收集整理、数据挖掘和创新服务等方面解构了大数据时代给档案工作带来的全新发展机遇,指出了未来档案工作的方向。